yolov5检测代码detect.py参数注释及解析_yolo detect.py显示i检测结果

参考了大佬的文章https://blog.csdn.net/Q1u1NG/article/details/108093525

参数及main函数解析

if __name__ == '__main__':
    """
    weights:训练的权重
    source:测试数据，可以是图片/视频路径，也可以是'0'(电脑自带摄像头),也可以是rtsp等视频流
    output:网络预测之后的图片/视频的保存路径
    img-size:网络输入图片大小
    conf-thres:置信度阈值（检测精度，作者是设置的0.25）
    iou-thres:做nms的iou阈值（）
    device:设置设备
    view-img:是否展示预测之后的图片/视频，默认False
    save-txt:是否将预测的框坐标以txt文件形式保存，默认False
    classes:设置只保留某一部分类别，形如0或者0 2 3
    agnostic-nms:进行nms是否也去除不同类别之间的框，默认False
    augment:推理的时候进行多尺度，翻转等操作(TTA)推理
    update:如果为True，则对所有模型进行strip_optimizer操作，去除pt文件中的优化器等信息，默认为False
    """
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='', help='model.pt path(s)')
    parser.add_argument
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